Batch HAZOP 분석 자동화를 위한 지식 표현

옥 유 영, 허 보 경, 황 규 석

부산대학교 화학공학과

Modeling for Automated Batch HAZOP Analysis

You Young Ok, Bo Kyeng Hou, Kyu Suk Hwang

Dept. of Chemical Eng., Pusan National University

서론

고온, 고압의 위험물질을 다루는 화학공장은 여러 가지 원인들이 복합적으로 작용하여 사소한 사고가 대형사고로 이어져 치명적인 위험과 경제적인 손실을 가져온다. 따라서 산업체에서는 사고를 미연에 방지하기 위해 다양한 위험성 평가기법을 이용하고 있고, 특히 위험과 운전성 분석기법(HAZOP)은 대표적인 정성적 평가기법으로 체계적인 연구가 가능하여 객관적인 평가 결과를 얻을 수 있으므로 화학공장에서 널리 사용된다. HAZOP은 공정의 발생 가능한 모든 위험성 발견과 사고 원인 확인, 사고 방지를 위한 대응책을 제시하고, 조업성을 검토하여 공정 운전상의 모든 문제에 대하여 대처하여 설계 변경, 조업 상태의 재설정으로 인한 대형사고의 방지와 생산성 향상을 도모할 수 있다. 그러나 HAZOP은 여러 분야의 전문가들이 위험성 평가를 시행해야 할 뿐 아니라 많은 시간, 노력, 전문 지식이 필요한 작업이기에 이러한 과정을 자동화하려는 연구가 많이 이루어졌다. 그러나 대부분 연속 공정 중심이고, 시간에 따라 상황과 상태가 다르게 변화하는 회분식 공정을 위한 HAZOP 모델 연구는 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구에서는 회분식 공정에 적합한 HAZOP 분석 모델과 대상의 지식 표현 방법을 개발하고자 한다.

자동화된 Batch HAZOP 전문가 시스템의 전체 구조

자동화된 Batch HAZOP 전문가 시스템의 전체 구조는 Fig. 1과 같다.

user-interface는 사용자가 대상공정의 특성지식을 입력하면 그 입력에 대한 추론된 HAZOP 결과를 사용자에게 출력해주는 역할을 수행하고, HAZOP 절차를 제시한다. 또한 추론엔진은 이탈 전파식, 이상 지식 라이브러리, 대상지식을 사용하여 해당 이탈에 대한 원인과 결과를 추론하여 사용자에게 알려주는 역할을 한다. 지식베이스에는 일반적인 지식과 대상공정의 특유한 지식이 저장되어 있어 추론엔진이 구성된 대상공정에 적합한 지식을 사용하여 해당장치의 이탈에 대한 원인과 결과를 추론할 수 있다.

HAZOP 지식 표현

HAZOP을 위한 지식 표현은 크게 일반적인 지식과 공정 특성 지식으로 나눌 수 있다. 일반적인 지식은 unit classification, 일반적인 이상 지식 library, 위험 등급 지식 등이 있다.

Fig. . 자동화된 Batch HAZOP 전문가 시스템의 전체 구조

1. unit classification: 비슷한 속성을 가지는 장치들의 공통된 속성을 class로 정리하고 class의 instance인 하부 장치들이 그 속성을 상속받게 함으로써 지식의 양을 대폭적으로 줄인다.

2. 일반적인 이상지식 library: 공정에 의존하지 않는 일반적인 이상지식들이 library로 정리한다. 예로써 □장치 오류□라는 이상지식은 상태 변수(예: Q)라는 이탈을 발생시킨다. 즉 상태 변수의 이탈이 발생하면 그 원인이나 결과에는 반드시 □장치 오류□라는 이상지식이 HAZOP 결과로 나타난다. 따라서 □장치 오류□라는 이상지식은 공정에 상관없이 상태 변수의 이탈에 관한 이상지식으로 정리될 수 있다.

3. 위험등급 지식: 위험성 정도는 사고의 발생 가능성과 피해 정도에 따라 5단계로 나눈다.

공정 특성 지식은 topology data, MSDS(Material Safety Data Sheets), sequence information, 공정 장치 recipe 등이 있다.

1. topology data: 대상공정의 P&ID를 나타낸 data로써, 중추 node를 중심으로 line화하고 구체화된 장치 정보를 line별로 표현하였다. line들은 입력과 출력 line으로 나누어지고, 물질의 종류에 따라 다시 세분화된다.

2. MSDS: 물질은 공정에 의해 정해지는 것으로 물성에 따라 위험도가 다르게 규정된다.

3. sequence information: 단계별로 운전되는 Batch 공정에서, 운전은 각 단계의 sequence로 정의된다. sequence는 시간에 관한 Time net으로 표현하고 이탈에 대한 이상지식을 가지고 있다. Fig. 2는 Jacket이 달린 반응기로 반응물 A와 B가 반응하여 생성물 C로 배출된다. 이 반응은 발열 반응이므로 coolant로 온도를 제어한다. Fig. 3은 Fig. 2에 대한 Time net 표현으로 Fig. 3의 step들과 step에 포함되어 있는 line들의 정의는 table 1과 같고, 그에 따른 Time net의 관계(relation)들은 table 2와 같다. 여기서 A와 B는 임의의 node이다.

Fig. . Jacket이 달린 반응기

Fig. . TIME NET

Table . steps와 steps에 포함되어 있는 lines 정의

line	정의	step	정의
1	material A의 입력 line	1	line 1, 2, 3, 4, 5 모두 closed
2	material B의 입력 line	2	line 4, 5 open
3	반응 후 생성물의 출력 line	3	line 1 open
4	cooling water의 입력 line	4	line 2 open
5	cooling water의 출력 line	5	reaction
		6	line 3 open

Table . Time net의 relation

Relation	정의
A before B	시간적으로 A 조작이 B 조작 앞에 일어난다.
A during B	B 조작이 이루어지고 있는 중간에 A 조작이 시작되어 B조작이 끝나기 전에 A 조작이 끝남.
A overlap B	B 조작이 행해지고 있는 사이에 A 조작이 시작되어 B 조작이 끝난 후에 A 조작이 끝남.
A meet B	B 조작에 연속적으로 A 조작이 행해짐.
start	조작이 시작된다.
finish	조작이 끝남.
A is equal to B	A 조작이 B 조작과 동시에 행해짐.
A independent B	A 조작과 B 조작이 서로 독립적으로 행해짐.

4. 공정의 장치 recipe: step에 따른 line별 recipe와 각 line에 따른 장치 recipe의 matrix로 나타내어 물질의 흐름 여부를 나타낸다. step에 따른 line별 recipe는 line의 open, closed 상태를 matrix로 나타낸 것이고(table 3), 각 line에 따른 장치 recipe는 topology data에 의해 나타나 있는 line의 세부 장치들의 정상 상태에 관한 정보이다.(table 4)

추론 엔진

추론 엔진은 입력과 출력 line을 규명하는 rule, 이상 원인과 결과를 탐색하는 rule, 이탈을 전파하는 rule로 구성된다. 한 unit에서 임의의 이탈이 발생하면 먼저 해당 unit가 포함되어 있는 line을 찾은 후, 입력과 출력 line을 규명하는 rule에 의해 unit를 중심으로 임시 입력 line과 출력 line으로 분리하여 저장한다. 이탈의 전파는 이탈 전파 rule에 의해 이러한 두 방향으로 전파되는데 입력 line으로 전파된 이탈은 이상의 원인과 결과를 탐색하는 rule에 의해 이상 지식에서 위험 상황 원인을 생성하고, 반면에 출력 line으로 전파된 이탈은 같은 방법으로 위험 상황 결과를 생성한다. 이와 같은 입력과 출력 line을 규명하는 rule, 이상의 원인과 결과를 탐색하는 rule과 입력 line, 출력 line으로의 line 세분화로 인해 원인과 결과 library를 하나로 통합하여 이상 지식으로 표현할 수 있고 HAZOP 분석의 중복도 피할 수 있다.

table . step에 따른 line recipe

step	line #1	line #2	line #3	line #4	line #5
1	C	C	C	O	O
2	O	O	C	O	O

table . line에 따른 장치 recipe

	v1	v2	v3	v4	v5
line #1 closed	C	A	C	C	C
line #1 open	O	A	O	O	O

C : closed, O : open, A : 어떤 조건하에서 자동으로 closed/open 됨.

결론

1 .Batch HAZOP 분석 자동화를 위한 Batch HAZOP 분석 전문가 시스템을 구축하기 위한 프레임워크(framework)를 제시하였다.

2. HAZOP 분석을 위한 지식 표현을 일반적인 지식과 공정 특성 지식으로  나누고, line을 입력 line과 출력 line으로 구분함으로써 이상 지식을 하나로 통합하였으며 비슷한 속성을 가지는 장치들의 공통적인 속성을  class로 정리함으로써 지식의 양을 대폭적으로 줄였다.

3. Time net이라는 의미 네트워크 기법을 사용하여 Batch HAZOP 분석의  특징인 sequence의 관계를 표현하였다.

4. 공정의 장치 recipe를 시간에 따른 line별 recipe와 각 line에 따른 장치  recipe의 2가지 형태의 matrix로 체계적으로 정리하였다.

감사

본 연구는 포항공과대학교 공정산업의 지능자동화 연구센터를 통한 한국과학재단 우수연구센터 지원금에 의한 것입니다.

참고 문헌

1. Ramesh Vaidhyanathan, Venkat Venkatasubramanian, "Experience  with an Expert System for Automated HAZOP Analysis", Computers chem. Engng Vol. 20, Suppl., pp. S1589-S1594, 1996.

2. Patrick Henry Winston, "Artificial intelligence"